Competencias y objetivos

 

Contexto de la asignatura para el curso 2025-26

This is an optional course

 

 

Competencias de la asignatura (verificadas por ANECA en grados y másteres oficiales) para el curso 2025-26

Habilidades/ Destrezas

  • RA03 : Analizar de forma crítica artículos de investigación en Economía, captando cuáles son sus contribuciones esenciales y sus debilidades
  • RA05 : Comprender cómo se han resuelto los problemas técnicos con los que se han tenido que enfrentar los autores de los artículos de investigación y ser capaz de replicar el análisis empírico y experimentos de simulación en que se basan los artículos de investigación.
  • RA13 : Saber aplicar técnicas de ciencia de datos a problemas económicos reales, tanto para investigación como para la toma de decisiones

 

Conocimientos/Contenidos

  • RA01 : Comprender el cuerpo teórico fundamental del campo de la economía a un nivel formal riguroso.

 

Capacidades/Competencias

  • RA02 : Conocer en profundidad y aplicar métodos de análisis descriptivo, causal y predictivo aplicados a la economía
  • RA04 : Plantear problemas económicos relevantes de modo preciso, y dar respuesta adecuada a estos problemas apoyándose en análisis teóricos, empíricos o de simulación.
  • RA06 : Dominar la comunicación efectiva de los hallazgos de una investigación, empleando enfoques claros y precisos para transmitir información compleja de manera accesible y comprensible.
  • RA14 : Ser capaz de desarrollar y aprender de forma auto-dirigida o autónoma temas relacionados con la Economía y la ciencia de datos

 

 

 

Resultados de aprendizaje (Objetivos formativos)

 

Comprender la relación entre el crédito y diversas variables económicas reales.
Comprender y saber analizar el impacto sobre el crédito de las políticas monetarias y macroprudenciales.
Identificar las características empíricas de los rendimientos financieros.
Saber aplicar modelos de series temporales para estimar diversas propiedades de los rendimientos financieros.
Aplicar técnicas de machine learning para la selección de carteras de inversión.
  • Comprender la relación entre el crédito y diversas variables económicas reales.
  • Comprender y saber analizar el impacto sobre el crédito de las políticas monetarias y macroprudenciales.
  • Identificar las características empíricas de los rendimientos financieros.
  • Saber aplicar modelos de series temporales para estimar diversas propiedades de los rendimientos financieros.
  • Aplicar técnicas de machine learning para la selección de carteras de inversión.

 

 

 

Objetivos específicos indicados por el profesorado para el curso 2025-26

This course provides students with the foundational theory and practical tools necessary for analyzing market risk. It focuses on models for forecasting conditional volatility and correlations, including their implementation and evaluation through backtesting techniques. These models are then applied to portfolio selection and risk management. Additionally, the course explores the relationship between financial variables—particularly credit—and real economic variables. It examines how credit influences the dynamics of financial and real crises, assessing the extent to which it amplifies, constrains, or moderates business cycle fluctuations.

 

 

Datos generales

Código: 49178
Profesor/a responsable:
León Valle, Ángel Manuel
Crdts. ECTS: 3,00
Créditos teóricos: 0,80
Créditos prácticos: 0,40
Carga no presencial: 1,80

Departamentos con docencia

  • Dep.: FUNDAMENTOS DEL ANALISIS ECONOMICO
    Área: FUNDAMENTOS DEL ANALISIS ECONOMICO
    Créditos teóricos: 0,8
    Créditos prácticos: 0,4
    Este dep. es responsable de la asignatura.
    Este dep. es responsable del acta.

Estudios en los que se imparte